स्टेलर किस प्रकार चुनौतियों का समाधान करता है? SIEM भेद्यता प्रबंधन

सुरक्षा सूचना और घटना प्रबंधन (SIEMसुरक्षा संबंधी जागरूकता वाले उद्यमों में ये उपकरण काफी समय से सुरक्षा-भेद्यता की खोज में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं: ये उपकरण टीमों को नेटवर्क और उपकरणों की पल-पल की गतिविधियों को देखने और दुर्भावनापूर्ण तत्वों द्वारा उनके शोषण को रोकने की अनुमति देते हैं। हालाँकि, इनकी लोकप्रियता के बावजूद, SIEM उपकरणों के इस्तेमाल के कारण, भेद्यता प्रबंधन को झूठे सकारात्मक परिणामों और अलर्ट के भारी बैकलॉग के माध्यम से एक अथक मैन्युअल परिश्रम के रूप में जाना जाने लगा है।

स्वचालन एक प्रगतिशील मार्ग प्रस्तुत करता है, लेकिन इसका अनुप्रयोग सटीक होना आवश्यक है। इसीलिए चुनौतियों का पूर्व आकलन करना महत्वपूर्ण है। SIEM पहले सुरक्षा संबंधी कमियों का प्रबंधन करें, और फिर देखें कि अधिकतम प्रभाव के लिए स्वचालन को कैसे लागू किया जा सकता है।

Next-Gen-Datasheet-pdf.webp

अगली पीढ़ी SIEM

स्टेलर साइबर नेक्स्ट-जेनरेशन SIEMस्टेलर साइबर के भीतर एक महत्वपूर्ण घटक के रूप में Open XDR प्लैटफ़ॉर्म...

डेमो-इमेज.वेबपी

कार्रवाई में AI-संचालित सुरक्षा का अनुभव करें!

खतरे का तुरंत पता लगाने और प्रतिक्रिया के लिए स्टेलर साइबर के अत्याधुनिक AI की खोज करें। आज ही अपना डेमो शेड्यूल करें!

भेद्यता प्रबंधन क्या है?

भेद्यता किसी भी सुरक्षा कमजोरी को कहते हैं जो किसी एंडपॉइंट, नेटवर्क या कर्मचारी आधार के भीतर मौजूद होती है। भेद्यता शमन के लिए न केवल हर संभावित कमजोर बिंदु की पूरी जानकारी की आवश्यकता होती है, बल्कि उन्हें प्राथमिकता देने और पैच करने के लिए एक अग्निरोधी दृष्टिकोण की भी आवश्यकता होती है। नतीजतन, भेद्यता प्रबंधन एक सतत और दूरगामी प्रक्रिया है।

यहां तक ​​कि मध्यम आकार के उद्यम भी सैकड़ों ऑनलाइन टचपॉइंट्स पर निर्भर करते हैं - चाहे वह कर्मचारी वर्कस्टेशन हो, सीएसएम सॉफ्टवेयर हो, या विनिर्माण स्थल की निगरानी करने वाले इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) उपकरण हों। चूंकि 2010 के दशक के मध्य से संभावित कमजोर बिंदुओं का दायरा इतनी तेजी से बढ़ा है, SIEM इन उपकरणों को जल्दी से स्थापित कर लिया गया, क्योंकि ये प्रत्येक एप्लिकेशन, सर्वर और उपयोगकर्ता की गतिविधियों को एक केंद्रीय प्रणाली में लाने की अनुमति देते हैं, जहां बाद में द्वितीयक सुरक्षा जोखिम मूल्यांकन किया जा सकता है।

वहां से, भेद्यता शमन प्रक्रिया वास्तव में शुरू हो सकती है: अलर्ट का उपयोग करके, सुरक्षा व्यवस्थापक संबंधित सेवाओं और खातों की वैध गतिविधियों के साथ तुलना करके प्रत्येक की वैधता का आकलन कर सकते हैं। हालाँकि, साइबर सुरक्षा विश्लेषकों को लगातार लंबित अलर्ट और मांग वाली ट्राइएज प्रक्रियाओं का सामना करना पड़ रहा है। यह टीम के मीन टाइम टू रिस्पॉन्ड (MTTR) को नुकसान पहुँचाता है, और उद्यम की सुरक्षा में भी कमी ला सकता है।

पारंपरिक भेद्यता प्रबंधन में चुनौतियाँ

डिजिटल सेवाओं के विकास ने उद्यमों के हमले के दायरे को इतना बढ़ा दिया है कि अब मैन्युअल रूप से इसकी समीक्षा करना संभव नहीं है। इसका मतलब है कि भेद्यता प्रबंधन उपकरण जैसे SIEM ये काफी आवश्यक हैं – लेकिन सभी उपकरण एक जैसे नहीं होते। निम्नलिखित चुनौतियाँ किसी पुराने या कम प्रदर्शन वाले समाधान का संकेत हैं।

एंटरप्राइज़ नेटवर्क का विशाल पैमाना

इस समय, उद्यम के भीतर बहुत कम टीमें हैं जिन्होंने तकनीक के माध्यम से अपनी दक्षता में बड़े सुधार नहीं देखे हैं। कर्मचारी आउटपुट के लिए शानदार होने के बावजूद, इस बात पर विचार करें कि आजकल एक उद्यम में सैकड़ों हज़ारों सूचना प्रणालियाँ हो सकती हैं, जिनमें एंडपॉइंट डिवाइस, नेटवर्क सेटअप, डिजिटल पहचान, कोड की लाइनें, API, क्लाउड-आधारित कार्यभार और बहुत कुछ शामिल हैं।

इस विचार अभ्यास के अगले चरण के लिए, सॉफ़्टवेयर दोषों और मानवीय त्रुटियों की आवृत्ति पर विचार करें। (आपको एक बेंचमार्क देने के लिए, नई सामान्य कमजोरियाँ या CVEs खोजी गईं 80 में प्रतिदिन लगभग 2023 की दर से) इन जैसी संख्याओं के साथ, यह मान लेना उचित है कि बड़े संगठन नियमित रूप से हजारों संभावित कमजोरियों का सामना कर रहे हैं। महत्वपूर्ण पहुँच प्राप्त करने के लिए, हमलावरों को सफल होने के लिए केवल एक पूर्ण हमले पथ की आवश्यकता होती है।

इस पहेली का हल निकालने के लिए, पारंपरिक भेद्यता प्रबंधन का ध्यान किसी उद्यम के आक्रमण क्षेत्र में छिपी हर एक CVE (सुरक्षात्मक सुरक्षा त्रुटि) का पता लगाने पर केंद्रित होता है। यह दृष्टिकोण खतरों का पता लगाने के लिए ब्रूट-फोर्स तकनीक का उपयोग करता है, और इसके लिए प्रत्येक एंडपॉइंट और डिवाइस को प्रबंधन प्लेटफॉर्म में शामिल करना आवश्यक होता है। कागज़ पर तो यह एक अच्छा विचार लगता है, लेकिन जैसे ही नेटवर्क की जटिलता बढ़ती है, कमियां सामने आने लगती हैं। उदाहरण के लिए, कुछ IoT उपकरणों में एजेंट स्थापित नहीं किए जा सकते हैं, और पुराने और तृतीय-पक्ष सॉफ़्टवेयर अक्सर इस मॉडल के साथ पूरी तरह से असंगत होते हैं। परिणामस्वरूप सुरक्षा दृश्यता में आने वाली कमियों का मतलब है कि कई पारंपरिक SIEM ये उपकरण विश्लेषकों को अधूरी जानकारी देते हैं।

परंपरागत भेद्यता प्रबंधन में प्रत्येक व्यक्तिगत भेद्यता को खोजने और उसे ठीक करने पर ध्यान केंद्रित किया गया है। SIEM सर्वर या डिवाइस में मौजूद किसी भी त्रुटि (CVE) या गलत कॉन्फ़िगरेशन को पहचानने में बेहद सक्षम टूल बनाए गए हैं - और वे वास्तव में सक्षम हैं। अब चुनौती यह है कि इस जानकारी को कार्रवाई में कैसे परिवर्तित किया जाए।

अलर्ट संदर्भ का अभाव

SIEM हमले की रोकथाम में उपकरण ही निर्णायक कारक नहीं हैं: महत्वपूर्ण बात यह है कि संभावित खतरे का पता चलने के बाद क्या होता है। मैन्युअल हस्तक्षेप प्रक्रिया में प्रशासक को उत्पन्न अलर्ट को देखना होता है और या तो उसे आगे की जांच के लिए चिह्नित करना होता है, या उसे गलत सकारात्मक के रूप में चिह्नित करना होता है। पिछले वर्ष, दो सबसे आम कार्रवाइयां जिन्होंने खतरे को ट्रिगर किया, SIEM अलर्ट्स में फाइलों को यूएसबी में कॉपी करना और फाइलों को इंटरनेट पर होस्ट किए गए सर्वर पर अपलोड करना शामिल था।

अगर आपको ये हरकतें जानी-पहचानी लगती हैं - तो आप किसी कंपनी में काम कर चुके हैं! दुर्भाग्य से, भेद्यता प्रबंधन समाधान हमेशा मार्केटिंग में किसी व्यक्ति द्वारा साझा की जा रही एक्सेल फ़ाइल और निजी ग्राहक डेटा को निकालने की कोशिश कर रहे हमलावर के बीच अंतर नहीं बता सकते हैं। यह जिम्मेदारी साइबर सुरक्षा व्यवस्थापक को दी जाती है जो प्रत्येक अलर्ट की मैन्युअल समीक्षा कर रहा है। वही समाधान दो नए CVE के बीच अंतर भी नहीं बता सकता है जिन्हें MITRE उच्च प्राथमिकता के रूप में सूचीबद्ध करता है। यह व्यवस्थापक टीम पर निर्भर करता है कि वह पहचाने कि कौन सा उनके खिलाफ कार्यात्मक रूप से बेकार है - और कौन सा नए-नए उजागर हुए हमले के रास्ते का हिस्सा है। ये सूचियाँ मैन्युअल खतरे का पता लगाने की तुलना में बहुत तेज़ी से ढेर हो जाती हैं, जिसके परिणामस्वरूप भेद्यता प्रबंधन प्रक्रियाएँ अभिभूत और गंभीर रूप से धीमी हो जाती हैं।

स्टेलर साइबर कैसे SIEM यह भेद्यता प्रबंधन संबंधी चुनौतियों का समाधान करता है।

स्टेलर साइबर SIEM स्टेलर साइबर इन चुनौतियों से निपटने के लिए तीन गुना दृष्टिकोण अपनाता है: सबसे पहले, यह सार्वभौमिक दृश्यता का एक आधार स्थापित करता है; फिर यह अलर्ट को एक विश्लेषण इंजन में भेजता है, और वास्तविक हमले के संकेतकों को 'मामलों' में सहसंबंधित करता है। अंत में, खतरों का जवाब डैशबोर्ड के भीतर ही मैन्युअल रूप से और स्वचालित प्लेबुक के माध्यम से दिया जा सकता है। ये एकीकृत विश्लेषण, दृश्यीकरण और प्रतिक्रियाएं स्टेलर साइबर को अगली पीढ़ी का समाधान बनाती हैं। SIEM.

सर्वोच्च सुरक्षा दृश्यता के लिए सार्वभौमिक सेंसर

प्रत्येक भेद्यता प्रबंधन प्रणाली को किसी भी संवेदनशील संसाधन के आसपास होने वाली घटनाओं की पूरी जानकारी होनी चाहिए। स्टेलर की दृश्यता सेंसर से आती है जो प्रत्येक मॉनिटर किए गए नेटवर्क के भीतर प्रमुख बिंदुओं से जानकारी एकत्र करते हैं। सेंसर की विविधता एकीकरण के दायरे को दर्शाती है: लिनक्स सर्वर सेंसर एक संगत लिनक्स वातावरण में चलते हैं, और चुपचाप लॉग और कमांड निष्पादन घटनाओं को इकट्ठा करते हैं। प्रत्येक सेंसर के संसाधन उपयोग पर बारीक नियंत्रण सर्वर थ्रूपुट को उच्च रखने में मदद करता है।

विंडोज सर्वर सेंसर विंडोज वातावरण के माध्यम से संचालित होने वाली सभी घटनाओं और क्रियाओं को संभालते हैं। एंडपॉइंट और संचार को सुरक्षित करने के लिए उपयोगी, यह इंटरफ़ेस खतरे की दृश्यता का खजाना प्रदान करता है। लिनक्स और विंडोज दोनों एजेंटों के साथ, स्टेलर साइबर मॉड्यूलर सेंसर प्रदान करता है: इन्हें लॉग को अग्रेषित करने, नेटवर्क ट्रैफ़िक को निगलने, सैंडबॉक्स मैलवेयर और कमजोरियों या अनदेखी संपत्तियों के लिए स्कैन करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।

किसी एंटरप्राइज़ के अपने नेटवर्क की यह दृश्यता स्टेलर के कनेक्टर्स के साथ-साथ चलती है: ये बाहरी डेटा स्रोतों – जैसे कि खतरे के डेटाबेस – से जानकारी एकत्र करते हैं, और स्टेलर का सरलीकृत डेटा संग्रह सैकड़ों अंतर्निर्मित एकीकरणों की अनुमति देता है। ये विभिन्न प्रकार के सेंसर केवल सार्वभौमिक दृश्यता के लिए ही नहीं हैं: वे डेटा वर्गीकरण की शुरुआत भी करते हैं जो स्टेलर साइबर की अगली पीढ़ी को परिभाषित करता है। SIEM.

बुद्धिमान मामले की जांच

यदि आपने ए का उपयोग किया है SIEM यदि आपने पहले भी इस टूल का उपयोग किया है, तो आप अलर्ट से परिचित होंगे। ये संभावित संदिग्ध घटना के बुनियादी संकेतक होते हैं। हालांकि, आप स्टेलर साइबर के अलर्ट के स्वरूप से शायद परिचित न हों। जब किसी सुरक्षित नेटवर्क के भीतर कोई संदिग्ध या अप्रत्याशित गतिविधि होती है, तो स्टेलर साइबर एक बुनियादी स्तर का अलर्ट उत्पन्न करता है और फिर उसे एक विश्लेषण इंजन में भेजता है जिसका उद्देश्य उसकी वैधता का निर्धारण करना होता है। इस प्रक्रिया में अलर्ट से संबंधित लॉग डेटा को शामिल करके संदर्भ उत्पन्न किया जाता है और उस एंडपॉइंट या उपयोगकर्ता के व्यवहार प्रोफ़ाइल की जांच की जाती है।

यह पर्यवेक्षित और अपर्यवेक्षित मशीन लर्निंग मॉडल के मिश्रण के माध्यम से संभव हुआ है। अपर्यवेक्षित मॉडल आपके नेटवर्क के डेटा वितरण को स्वचालित रूप से सीखते हैं, और हर संभव कोण से किसी कार्रवाई का आकलन करने के लिए विभिन्न प्रकार के मॉडल का उपयोग किया जाता है। दुर्लभ घटना मॉडल अचानक प्रकट होने वाली घटनाओं की तलाश करता है; समय श्रृंखला विश्लेषणात्मक मॉडल गतिविधि, कम मूल्यों और दुर्लभ मूल्यों में असामान्य स्पाइक्स का पता लगाते हैं। इससे भी अधिक रोमांचक जनसंख्या-आधारित समय श्रृंखला विश्लेषणात्मक मॉडल हैं: ये ऐतिहासिक सहकर्मी डेटा को देखते हैं और वहां से विचलन का पता लगाते हैं - जिससे पहले से ही बेहद गुप्त रूप से समझौता किए गए खातों की खोज और रोक लगाई जा सकती है, साथ ही नए उच्च-विशेषाधिकार वाले खातों की भी पुराने वास्तविक खातों की तरह ही अच्छी तरह से निगरानी की जा सकती है।

यह विश्लेषण प्रक्रिया लॉग की गई प्रत्येक संदिग्ध कार्रवाई या घटना के लिए होती है: यदि कई घटनाएँ होती हैं, तो यह विश्लेषण इंजन यह स्थापित करने का प्रयास करता है कि क्या वे संबंधित हैं - और इसलिए एक हमले की श्रृंखला का हिस्सा हैं। यह वही है जो स्टेलर साइबर दिन-प्रतिदिन प्रदान करता है: दो-आयामी अलर्ट को बाहर निकालने के बजाय, यह उन्हें मामलों में सहसंबंधित करता है। वहां से, मामलों को एक गंभीरता स्कोर के साथ रैंक किया जाता है जो संभावित हमले के मार्ग की गंभीरता को इंगित करता है।

स्टेलर साइबर पुराने तौर-तरीकों को इसी तरह से संबोधित करता है। SIEM सुरक्षा कमजोरियों का पता लगाने के लिए डैशबोर्ड पर ही उपलब्ध केस अलर्ट की थकान को दूर करने और साइबर सुरक्षा टीमों को आवश्यक त्वरित और प्रभावी विश्लेषण प्रदान करने का एक नया और शक्तिशाली तरीका प्रदान करते हैं।

एकीकृत और स्वचालित भेद्यता प्रबंधन

तो हमने यह समझ लिया है कि स्टेलर साइबर किस प्रकार गहन दृश्यता प्रदान करता है और कैसे यह सभी डेटा को कार्रवाई योग्य जानकारी में बदलता है। लेकिन याद रखें, महत्वपूर्ण बात यह है कि संदिग्ध घटनाओं की पहचान होने के बाद क्या होता है। यही कारण है कि स्टेलर अन्य सुरक्षा उपकरणों से केवल जानकारी ही नहीं लेता, बल्कि उन्हीं उपकरणों के माध्यम से विश्लेषित मामलों पर कार्रवाई भी कर सकता है। इसका अर्थ है कि इन उपकरणों द्वारा पहचानी गई कमजोरियों की वास्तविक समय में निगरानी, ​​प्रबंधन और प्रतिक्रिया की जा सकती है। SIEM डैशबोर्ड में ही। इससे न केवल एम.टी.टी.टी.टी.आर. में भारी कमी आती है, बल्कि स्वचालित प्रतिक्रियाओं की नींव भी रखी जाती है।

स्टेलर के प्लेटफ़ॉर्म में 40 से ज़्यादा प्री-बिल्ट थ्रेट डिटेक्शन ऑटोमेशन प्लेबुक शामिल हैं, जो विंडोज लॉगिन विफलताओं, डीएनएस विश्लेषण और Office365 शोषण जैसे हमले की सतहों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करते हैं। ये प्लेबुक निरंतर खतरे की खोज की आधार रेखा को सक्षम करते हैं, और आप उनके साथ कस्टम प्लेबुक बनाने के लिए स्वतंत्र हैं। अधिक जटिल ऑर्केस्ट्रेशन के लिए, स्टेलर साइबर फैंटम, डेमिस्टो, स्विमलेन और सिम्प्लीफाई जैसे अग्रणी ऑटोमेशन समाधानों के साथ सहजता से एकीकृत होता है, जिससे इसकी प्रतिक्रिया लचीलापन बढ़ता है।

देखें कि स्टेलर किस प्रकार क्रांति ला रहा है SIEM भेद्यता प्रबंधन

सुरक्षा भेद्यता प्रबंधन को तेजी से बदलते परिवेश के अनुरूप बने रहने की आवश्यकता है: एआई को कब और कैसे लागू करना है - और मानवीय इनपुट को कहां बनाए रखना है - यह जानना एक सटीक, टिकाऊ दृष्टिकोण की कुंजी है। स्टेलर साइबर का केस-आधारित विश्लेषण पारंपरिक प्रणालियों की तुलना में कहीं अधिक दक्षता प्रदान करता है। SIEMऔर विश्लेषकों को छंटनी में लगने वाले समय को कम करने की अनुमति मिलती है।

आज ही डेमो आज़माएँ और जानें कि स्टेलर आपकी भेद्यता प्रबंधन के लिए बुद्धिमान विकल्प क्यों है।

सुनने में बहुत अच्छा लग रहा है
क्या यह सच है?
आप ही देख लीजिए!

ऊपर स्क्रॉल करें